Configuração inicial

Passo 1: Instalar pacotes

install.packages("remotes")

# instalar pacote da Curso-R
remotes::install_github("curso-r/CursoR")

# instalar pacotes que vamos usar durante o curso
CursoR::instalar_dependencias()

Passo 2: Criar um projeto do RStudio

Faça um projeto do RStudio para usar durante todo o curso e em seguida abra-o.

install.packages("usethis")
usethis::create_project("regressaolinear202101")

Slides

slide	link
slides/01-introducao-ao-curso.html	https://curso-r.github.io/main-regressao-linear/slides/01-introducao-ao-curso.html
slides/02-regressao-linear.html	https://curso-r.github.io/main-regressao-linear/slides/02-regressao-linear.html

Scripts usados em aula

script	link
00-laboratorio.Rmd	https://curso-r.github.io/202101-regressao-linear/scripts_feitos_em_aula/00-laboratorio.Rmd

Referências

Programação em R

• Livro da Curso-R (Curso-R)
• Tidyverse (Wickham H)
• R for Data Science (Wickham H)
• Advanced R (Wickham H)

Regressão Linear - Inferência

• Ciência de Dados: Fundamentos e Aplicações
• Livro do Gilberto Paula
• Estatística básica 7a edição - BUSSAB e MORETTIN
• Tese sobre Regressão Linear da Sandra Rodrigues
• Aplicação de Regressão Linear Simples
• Introduction to Econometrics with R

Regressão Linear - Predição

• Aprendizagem de Máquinas: Uma Abordagem Estatística (Rafael Izbicki e Thiago Mendonça, 2020)
• Introduction to Statistical Learning (Hastie, et al)
• Elements of Statistical Learning (Hastie, et al)
• Computer Age Statistical Inference (Hastie, Efron)
• Tidymodels (Kuhn, et al)
• Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models (Kuhn, Kjell)
• Kaggle